2024年9月10日～9月27日の18日間、データ分析の経験のある大学生（院生含む）11名が国内各地から参加し、本物の個人顧客データを用いて、普段、同行や当社が取り組んでいるマイカーローンニーズモデルの構築とキャンペーン試算・提案という課題に取り組みました。

学生たちは3チームに分かれたうえで、主にオンラインコミュニケーション・ツールを使ってチーム内で役割分担などを行いました。また、同行の行員とFEGのコンサルタントはメンター役として参加しました。

初めて触る銀行データに、また、まだ接する機会のないマイカーローンの商品性への理解などに苦戦しながら、学生ひとりひとりがこれまでの経験や知識を基に分析を行い、そしてチーム力も徐々に強まり、18日間という期間でしっかりと取り組むことができました。

最終日（9月27日）には、熊本市の同行本店に学生たちがリアルで集まり、最終報告を行いました。

最終報告会には、同行・執行役員兼デジタルマーケティング部長の桐原様をはじめ、人事部の皆様など多くの関係者にご出席いただきました。また、FEGからは代表取締役社長清水などが参加しました。

学生チームによる素晴らしいプレゼンでは、モデル精度、提案内容、資料構成・報告説明の3つの評価基準で各チームを評価し、表彰を行いました。各チームともにモデル精度は拮抗しており、提案内容などもチームでそれぞれ特色ある内容となりました。

表彰式の後は、チームの枠、出身地の枠を超え、現地参加した学生とメンターの皆で、馬刺しや海鮮・ステーキに舌鼓を打ち、思い出に残るインターンシップとなりました。

これからも当社は、「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進していく企業として、幅広い学生に対してデータサイエンスの実践の場を提供できるように努めてまいります。

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2024年9月20日、同協会は会員行の職員を対象に、テレビ会議システムによるデータサイエンス基礎講座を開催しました。この研修は「金融業界におけるデータサイエンスの位置づけ」というテーマで、DX推進や営業企画に携わる方、また各部門においてデータ活用を通じた業務改善を目指すデータサイエンス初学者の方を対象とした内容で、同協会会員行からは10名（10行）に参加いただき、当社役職員（塩谷周久、池庄司雅臣）が講師として登壇いたしました。

研修の進め方として、まずデータサイエンスとは何かを述べてから、データサイエンティストとして必要とされるスキルについて説明しました。その後、銀行業におけるデータ利活用の重要性を理解するため、日常業務にどのように関わっているか具体的な事例を紹介し、最近の動向として生成AIも取り上げつつ、幅広く解説しました。

研修の後半では、参加者が自身の業務にデータサイエンスを取り入れるきっかけとして、知識やスキルを習得するための方法例についても触れました。終盤のワークショップでは各自でMicrosoft Excelを使って、データの見方、集計、可視化など分析方法についてハンズオン形式で実施しました。

参加者からのアンケートでも、データサイエンスや分析方法を知るためのきっかけや参考になったなど、好意的なご意見をいただくことができました。今回の研修を活かし、今後もこのような機会があれば、当社のノウハウを交えた内容で、より金融機関のみなさまに有意義な企画を提供できるように努めてまいります。

今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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FEGユーザー会とは

当社は全国の金融機関のユーザー様に向け、完全対面式の情報交流の場を定期的に開催しています。
昨今のローン動向の解説やユーザー様から当社サービスの活用事例を紹介いただくなど、お客様に対してビジネス拡大・改善に向けたご紹介をしています。
また、普段は対面で交流することが少ないユーザー様が一堂に会する機会であり、皆さまから貴重な情報交換の場とのご評価をいただいています。

講演内容

第7回ユーザー会では下記の内容について講演いたしました。

【昨今のローン動向のご紹介】
・キャッシュレス決済とカードローン
・マイカーローン市場規模
・[基調講演]ローン市場トレンド：株式会社日本信用情報機構様

【当社サービスの活用事例】
・カードローン事業支援の事例紹介
・新システムのご紹介
・[基調講演]当社サービスを活用したビジネス戦略の事例紹介：ユーザー行様

当日の風景

関連サービス

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金融エンジニアリング・グループは創業から35年、データサイエンティスト集団としてとりわけ金融機関のお客様を中心にサービスを展開してきました。長年培ってきたデータ分析の技術と業界知識をもとに幅広いサポートを提供しておりますので、データ活用でお困りのお客様はお気軽にお問い合わせください。

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　DSSジャーナルのData of Data Scientistシリーズは、データサイエンティスト協会 調査・研究委員会で実施した各種調査結果について所属するメンバーが考察するシリーズとなっております。今回Vol.53を当社執行役員・塩谷周久が担当しました。

https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2920/

先日調査結果を発表した大学生向けアンケートの「生成AIの利用」について考察しました。

https://www.datascientist.or.jp/news/n-pressrelease/post-2828/

　「大学生における生成AIの利用率は29％となっており、学業における利用シーンとして「論文の要約」や「レポートの作成」が高くなっていました。講義や研究において欠かすことのできないレポートや論文で活用されており、学びの中でも生成AIが身近な存在になっていると言えます。

　このアンケートは生成AIが世の中に出始めてから約1年後に実施されたアンケートとなるため、今後さらに大学生の中でも認知は増し、学業でも色々なシーンでの活用が想定される」と考察しています。

　※これまでに塩谷が担当したData of Data Scientistシリーズ

Vol.38　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2012/

Vol.26　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2097/

Vol.15　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2160/

Vol.5 　https://www.datascientist.or.jp/dssjournal/dssjournal-2210/

　今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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　https://www.datascientist.or.jp/news/n-pressrelease/post-2828/

　調査結果の中で、当社執行役員・塩谷周久は「大学生向けのDSに関する調査は今回で4年目。DSを「確かに知っている」＋「なんとなく知っている」は前回より上昇傾向。各大学においてAI・データサイエンス教育が進んでいるが、それは理系学生に限らず文系学生にも学びが浸透しつつあると言える。また、今回、生成AIに関する調査も行ったところ、利用率は29％だった。一方で、生成AIを知らない学生は25％。学業における生成AIの活用シーンとしては「論文の要約」や「レポートの作成」が高く、40％前後。生成AIが世の中で認識され始めて約1年（2023年12月調査時点）が過ぎ、社会での活用の拡がりとともに、学生の間でも学びの中での活用が拡がっていることが分かった。今後も様々なシーンでの活用が想定される」とコメントしています。

　今後も、金融エンジニアリング・グループは「データサイエンスの力で未来を切り拓く」を目指し、事業活動を推進してまいります。

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株式会社金融エンジニアリング・グループ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：清水 晋一、以下FEG）は、厚生労働大臣より、若者の採用・育成に積極的で、若者の雇用管理の状況などが優良な中小企業としてユースエール認定企業の認定を受けました。

ユースエール認定企業とは、「若者雇用促進法」に基づき、若者の採用・育成に積極的、かつ新卒者等の離職率・残業時間・有給休暇の取得などの雇用管理の状況などが優良であると厚生労働大臣が認定した中小企業です。

＜認定基準の一部＞

• 若者の採用や人材育成に積極的に取り組む企業であること
• 直近三事業年度の、新卒者などの離職率が20％以下
• 前事業年度の、正社員の月平均の所定外労働時間が20時間以下
  かつ、月平均の法定時間外労働60時間以上の正社員がゼロ
• 前事業年度の、正社員の有給休暇の、年平均の取得日数が年10日以上
  または、年平均取得率70％以上
• 直近三事業年度において、男性労働者の育児休業等の取得者が1人以上
  または、女性労働者の育児休業等の取得率が75％以上
  
  など

■厚生労働省ユースエール認定制度
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000100266.html

FEGではかねてより、若者が働きやすい環境を目指して「ワークライフバランスを大切にできる」「子育てしやすい」制度・風土づくりを推進しており、今回のユースエール認定は、これらの取り組み結果が評価されました。

今後も社員が専門性を高めながらいきいきと活躍できるよう、誰もが働きやすい組織風土づくりを行ってまいります。

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KDDCup（Knowledge Discovery and Data Mining Cup）は、コンピューターサイエンス分野で最も古く権威ある競技会のひとつです。直近では2019年に第5位（過去には第2位を2回獲得）となりましたが、今回は弊社社員（田村憲利）の単独参加による入賞となりました。

今年の課題である風力発電量予測(Wind Power Forecasting、以下「WPF」)は、「134基の風力発電機をもつ発電所の向こう48時間の発電量を10分間隔で正確に予測せよ」という内容でした。もしも電力需要に対し風力発電量の低下などにより供給不足が予想される場合、休止している火力発電を十分なリードタイム（石炭火力では6時間以上）をもって起動する必要があります。
WPFは安定した電力供給のために、最も重要な問題の1つとして広く認識されており、データマイニングや機械学習の分野では、予測問題についての研究が爆発的に増えています。

田村が入賞したPaddlePaddle部門では、主催者の中国検索大手Baidu（百度）が開発した「PaddlePaddle」（PArallel Distributed Deep LEarning）を深層学習プラットフォームとして使用し、課題解決策を実装しました。田村はそこで深層学習の最新技術の一つである「GNN」（Graph Neural Network）による時空間モデルを使い、これに時系列データ予測に優れるLSTMモデルを併用することで、予測精度を向上させることができました。

FEGは世界トップレベルのデータマイニング技術を活かし、これまで金融分野を中心に調査、分析、コンサルティングといったサービスを提供して参りました。今回の入賞で駆使した深層学習については近年では知見や事例が増えており、さらなる分野へのビジネス展開も積極的に推進してまいります。

FEGはこれからも、IoTやビックデータを含めたデータ分析サービスおよび統合マーケティング基盤の構築サービスを提供し、お客様の既存ビジネスの革新的な進化や新たなビジネスの実現を強力にサポートして参ります。

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→詳細記事はこちら

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KDDCup（Knowledge Discovery and Data Mining Cup）は、コンピューターサイエンス分野で最も古く権威ある競技会のひとつです。過去には2009年にFEGが単独で第2位となりましたが、今回はFEG、NSSOL協力のもとでの初入賞となりました。

今年の課題は、CRM分析の中でも特に重要な要素である、顧客の離反分析に関する内容で、「オンライン学習講座（MOOC）の受講生のアクセスログを用いて、講座の履修を脱落する確率を予測する」という課題でした。

今回の勝因は、モデル構築技術の高さに加えて、人間行動の断片であるデータを実務経験豊富なデータサイエンティストが分析し、データの裏側にある実像を的確に捉えたことと、NSSOLのシステム研究開発センターで開発したデータ分析統合環境『Data Veraci（ダータヴェラーチ）』により、さまざまな得意分野を持つデータサイエンティストの叡智の結集が、非常に高度なレベルで実現したことにあります。

FEGは世界トップレベルのデータマイニング技術を活かし、金融分野を中心に調査、分析、コンサルティングといったサービスを提供してまいりました。 NSSOLは、製造業、流通業、サービス業、社会・公共分野を含む広範な業種に顧客基盤を持ち、BI、大規模DWHシステムの構想・設計・構築実績を積み重ねてまいりました。2011年6月には、データ分析・モデル化及び戦略的情報活用を主眼としたシステム構築需要への対応力を一層強化するため、両社にてデータサイエンス&テクノロジーセンターを設立しております。

FEGおよびNSSOLは、これからもIoTやビックデータを含めたデータ分析サービスおよび統合マーケティング基盤の構築サービスを提供し、お客様の既存ビジネスの革新的な進化や新たなビジネスの実現を強力にサポートして参ります。

KDDCupについて

KDDCup（Knowledge Discovery and Data Mining Cup）は、コンピューターサイエンス分野の学会であり、100カ国以上、9万2千人の会員規模を誇るACM(the Association for Computing Machinery　本部米国)の分科会であるSIGKDD（Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）が毎年開催する競技会であり、この分野で最も古く権威ある競技会のひとつです。

1997年に第1回が開催されて以来、主催者（SIGKDD）が提示する様々な課題（「ウェブマイニングによるマーケティング」、「テキストマイニングによる論文の分類」、「バイオデータの分析」、「医学データの分析による病気の予測」など）に対し、世界中の大学や企業、研究機関が参加して、モデル精度の高さを競っています。

→KDDcup受賞の詳細についてはこちらをご覧ください

データ分析統合環境 『Data Veraci（ダータヴェラーチ）』 について

2014年10月9日のプレスリリース「新日鉄住金ソリューションズ、データ分析統合環境Data Veraciによるデータ分析コンサルティングサービスの提供を開始」をご参照ください。

• NS Solutions、NSロゴ、及びData Veraci／ダータヴェラーチは、新日鉄住金ソリューションズ株式会社の登録商標です。
• 本文中の会社および商品名は、各社の商標または登録商標です。

本件問合せ先

弊社ホームページのお問い合わせフォームをご利用ください

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弊社は、資格を持った認証機関による審査を終え、2005年6月9日に初回認証登録されました。

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